最近开研究kafka，下面分享一下kafka的设计原理。kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力. 1、持久性 kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文
转载
2024-02-09 15:19:39
46阅读
Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，由于其高效的消息传递机制，被广泛应用于大规模数据处理、日志收集和实时数据流处理等场景中。但是，由于网络、硬件等原因，Kafka的消息有时可能会出现丢失的情况。下面是一些Go语言中解决Kafka消息丢失问题的方法：1.设置合适的Kafka配置在创建Kafka生产者时，可以设置一些参数来控制消息传输的可靠性，例如确认消息是否已经被服务器接收、等待服务器
转载
2023-07-12 01:37:44
572阅读
每一个成功人士的背后，必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。放弃不难，但坚持很酷~前言由于消费者模块的知识涉及太多，所以决定先按模块来整理知识，最后再进行知识模块汇总。一、消息消费1、poll()Kafka 中的消费是基于拉模式的，即消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。Kakfa 中的消息消费是一个不断轮询的过程，消费者所要做的就是重复地调用 poll() 方法，而 poll() 方法返回的是所订阅
转载
2024-02-23 20:15:15
113阅读
Flink对接KafKa消费分词统计Demo1. 环境准备环境需要：KafKa_2.12(1.0.0以上)Java_1.8(java 8/11)Flink1.1 KafKa通过Apache KafKa官网下载KafKa，目前版本最新为KafKa_2.12-2.60，KafKa安装包内已包含Zookeeper下载完成后在本地解压可以看到文件夹KafKa_2.12-2.60 KafKa目录
转载
2024-03-27 16:31:15
267阅读
背景从指定的kafka消费数据，落地成指定的数据格式的文件生产者线程任务：从kafka中拉取数据并存入线程安全的集合中从kafka中读取消息，需要用到KafkaConsumer，通过和Producer使用相同的topic约定来消费指定数据。配置消费端consumer需要配置文件properties以及订阅的主题topic，这些在构造线程类时就进行配置。从kafka中拉取的数据都被存储在consum
转载
2023-11-27 19:54:42
251阅读
第一章 Kafka概述--消息中间件（微信）1.1 定义kafka 非常的重要，做实时或者准实时项目必用工具（绕不开）。Kafka就是用来存储消息的，消息中间件。Kafka是分布式的发布—订阅消息系统。它最初由LinkedIn(领英)公司发布，使用Scala语言编写，于2010年12月份开源，成为Apache的顶级项目。Kafka是一个高吞吐量的、持久性的、分布式发布订阅消息系统。它主要用于处理活
前言读完本文，你将了解到如下知识点。kafka的消费模型选型kafka的消费组模式以及高可用机制kafkaClient拉取消息的内部实现机制消费模型选型消息由生产者发送到kafka集群后，会被消费者消费。一般来说我们的消费模型有两种:推送模型(psuh)和拉取模型(pull)。当然，kafka这里选取了pull的方式，下面阐述下原因。push无法很好地保证消费的处理语义,比如当我们把已经把消息发送
转载
2024-02-23 21:45:18
50阅读
文章目录kafka分区和消费者对应关系offset的提交Golang Kafka 第三方库实验 kafkaApache-Kafka 消息队列。分区和消费者对应关系1.一个组内的每一个消费者对应一个topic的一个分区。分区数即是最大消费者的数量。每当多余的消费者加入消费，会造成rebalance。比如：如果只有一个分区，并且已经有一个消费者在消费这个分区了，但是又重新加入了一个消费者，那么就会造
转载
2024-03-26 14:16:08
82阅读
话说，有这样一个场景，就是客户送不断发送消息，需要服务端异步处理。 一个一个的处理未免有些浪费资源，更好的方法是批量处理。 &n
转载
2024-03-26 10:16:09
477阅读
概要Reader是暴露给应用程序的接口，前一章提到的Consumer Group是集成在本类型中使用的。之前提到的Consumer Group主要处理消费topic的相关metadata信息，如relabance，commit offset，heartbeat等。而Reader类主要负责从kafka brokers中拉取数据。Reader有两种使用模式，一是单topic单partition的情形，
转载
2024-03-17 10:23:09
139阅读
Kafka 工作流程及文件存储机制Kafka 中消息是以 topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic的。 每个 partition 对应于一个log文件，该log 文件中存储的就是producer生产的数据。Producer 生产的数据会被不断追加到该log 文件末端，且每条数据都有自己的offset。 消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个 off
转载
2024-03-26 09:18:10
260阅读
Clickhouse实时消费Kafka一、背景介绍二、操作流程三、一些问题四、其他说明 一、背景介绍 本文主要介绍通过Clickhouse自带的Kafka集成引擎，及时消费同步Kafka数据，减少数据同步链路，加快数据同步流程（如上图所示，理论上可以消除离线层）。同时利用Clickhouse快速聚合能力，加速上层数据查询分析能力。Kafka作为消息引擎在大数据领域有着重要的作用，它通常用来接收下
转载
2023-12-18 13:18:39
150阅读
flink run \-m yarn-cluster \-ys 2 \-yjm 2g \-ytm 4g \-c com.xxxxx.flink.app.incr.TradeOrderBinlogResolveApp \-d \/opt/tools/flink-1.12.0/xxxxx-realtime-etl-1.0-SNAPSHOT.jarpackage com.xxxxx.flink.app.incr;import com.alibaba.otter.canal.protocol.
原创
2022-01-07 16:14:35
971阅读
flink run \-m yarn-cluster \-ys 2 \-yjm 2g \-ytm 4g \-c com.xxxxx.flink.app.incr.TradeOrderBinlogResolveApp \-d \/opt/tools/flink-1.12.0/xxxxx-realtime-etl-1.0-SNAPSHOT.jarpackage com.xxxxx.flink.app.incr;import com.alibaba.otter.canal.protocol.
原创
2021-06-21 15:52:13
2605阅读
点赞
在现代大数据处理中，通过 Apache Flink SQL 消费 Kafka 消息并将数据写入 MySQL 已成为一种常见需求。这样的数据处理链能够快速、实时地将数据流转化为可持久化和分析的数据。
> **引用块**：在大数据处理领域，Flink 是一种高吞吐、高性能的流处理框架，其 SQL 支持让让流处理变得更加易于应用。
### 技术演进史
- **2010**：Apache Flink
# 使用Spark消费Kafka并写入HDFS指南
在大数据生态系统中，Apache Kafka和Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）是两个重要的组件。Kafka用于处理实时数据流，而HDFS则用于存储价值数据。本文将详细描述如何使用Apache Spark从Kafka消费数据并将其写入HDFS，适合刚入行的开发者。
## 整体流程
在开始具
原创
2024-10-14 06:15:55
162阅读
# 用Spark消费Kafka数据并写入Hive的实用指南
随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始利用Kafka和Hive进行数据处理与存储。Kafka作为高吞吐量的消息队列系统，能够处理实时数据流，而Hive则提供了一种方便的方式来查询存储在Hadoop中的大规模数据。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spark来消费Kafka中的数据，并将其写入Hive中。
## 1. 环境准备
#
# 实时消费 Kafka 写入 Redis
Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息系统，常用于大规模数据的实时传输和处理。Redis 是一种快速的内存数据库，提供了丰富的数据结构和强大的缓存功能。本文将介绍如何实时消费 Kafka 消息，并将其写入 Redis 数据库。
## 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装并配置了 Kafka 和 Redis。可以根据各自的官方文档进行安装和配置。
原创
2023-07-27 04:51:05
350阅读
1、Kafka写数据流程：producer先从zookeeper的broker-list的节点找到partition（分区）的leader；producer将消息发送给该leader的partition；leader将消息写入本地log；followers从leader pull消息，实现replication的副本备份机制，同样写入本地log；replication写入本地log后向leader
转载
2024-03-26 08:49:26
73阅读
在项目实战中就会发现，其实不管是微服务也好，DDD也好，都是为了履行设计原则里的低耦合、高内聚而无论是RabbitMQ还是Kafka，都是通过消息队列的方式对系统进行解耦，在从入门到放弃系列里我详细介绍过其使用背景以及模型等，由于最近的项目用到了RabbitMQ和Kafka，所以索性搭建一个简单的生产者消费者模型。生产者端在生产者端，生产者不停的生产消息并发送到kafka的服务器集群上，依据自己的
